DOE의 출시된 제조 공정의 지속적인 개선실행 물류 또는 의도하지 않은 결과의 위험 측면에서 라인에 미치는 영향이 가장 적은 출시된 제조 라인에서 실험에 사용하는 접근 방식에 대해 더 알고 싶어 하는 고객이 있습니다(현지 핫스팟에 스크랩이 발생함). 또는 이와 유사한 것).
한 가지 접근 방식은 검증된 범위 내에서 선별 설계 또는 RSM과 같은 것을 실행하는 것이지만 그는 직교 설정보다 삼각형이 사용되는 연구를 보았습니다(최소한 그의 해석입니다).이러한 예에서 프로세스는 두 개의 최상의 프로세스 지점 사이의 삼각형 다리에서 "별 지점"과 같은 것으로 원래 삼각형 공간을 확장하여 최대값을 찾을 때까지 계속 반복됩니다.
이러한 유형의 디자인에 대해 들어본 사람이 있습니까?그가 출시된 제조 공정 환경에서 효율적으로 실험하는 것을 고려할 수 있는 방법은 무엇입니까?
Re: DOE의 출시된 제조 공정의 지속적인 개선그것은 나에게 순차 심플렉스 최적화처럼 들립니다. 두 가지 요인의 경우 심플렉스는 삼각형입니다. 세 개의 꼭짓점 중 최악의 꼭짓점은 다른 두 꼭짓점에 의해 형성된 선 주위에 "반사"됩니다. 프로세스는 계속되고 아이디어는 최적의 영역으로 천천히 반복하는 것입니다. 목표가 모델이 아니기 때문에 단계 크기는 일반적으로 설계된 실험보다 훨씬 작습니다. 대신, 아이디어는 시간이 지남에 따라 천천히 개선되면서 실행 가능한 제품을 계속 만드는 것입니다.어떤 정점이 가장 좋은지 확인하기 위해 잠시 한 지점에 머무르는 경우가 많기 때문에 프로세스가 느립니다.
Stan Deming, Walters, Morgan, Parker의 Sequential Simplex Optimization이라는 책이 있습니다.
2000년쯤에 Dow Chemical에 있을 때 Mark Bailey와 함께 이 작업을 위한 스크립트를 작성했습니다. 불행히도 너무 오래 전 일이라 대본이 있어도 작동하지 않을 가능성이 큽니다.
이러한 유형의 작업에 대한 다른 관점에서 Box와 Draper(이전 기술)의 Evolutionary Operations를 고려할 수도 있습니다. 이는 작은 전체 요인 설계를 사용하므로 설계된 실험에 더 많이 기반합니다. 아이디어는 실행 가능한 제품을 만들기 위해 디자인의 크기가 작아지지만 더 나은 응답을 위해 디자인을 "반영"하고 시간이 지남에 따라 계속 개선한다는 것과 같습니다. 같은 아이디어이지만 Simplex 접근 방식보다 더 많은 데이터가 필요한 다른 접근 방식입니다. 이 접근 방식은 프로세스를 설명하는 모델을 개발할 수 있도록 하는 더 나은 작업을 수행합니다.
